Моделирование взаимодействия участников инновационной деятельности Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

11 (314) - 2013

Экономико-математическое

моделирование

УДК 001.895

МОДЕЛИРОВАНИЕ

ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ УЧАСТНИКОВ

_____ _ ,

ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ*

С. Н. ЛАРИН,

кандидат технических наук, старший научный сотрудник E-mail: larinsn@cemi. rssi. ru Центральный экономико-математический институт Российской академии наук

Е. В. ЖИЛЯКОВА,

кандидат экономических наук, главный специалист E-mail: lenag@rfh. ru. Российский гуманитарный научный фонд

Авторами систематизирован опыт использования экономико-математических методов и моделей для повышения эффективности управления инновационной деятельностью. Предложена обобщенная экономико-математическая модель инновационной деятельности предприятия с учетом параметров воздействия внутренней и внешней среды, а также совокупности параметров рынка, конкурентов и государственного регулирования.

Ключевые слова: инновации, методы формализации, технологическая модернизация, функциональный анализ, экономико-математическая модель.

Переход на инновационный путь развития российского общества предопределяет необходимость учета передовых достижений научно-технического прогресса в соединении с особенностями развития

* Статья подготовлена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, проект №°12-06-00237а.

отечественной экономики. Основой этого подхода является непрерывный и целенаправленный процесс поиска, подготовки и практического внедрения продуктовых, технологических, процессных и других нововведений (инноваций), позволяющих повысить эффективность функционирования общественного производства и сферы услуг, а также степень реализации все возрастающих потребностей общества [8, с. 68].

Экономическая сущность инноваций заключается в получении конечного результата инновационной деятельности, воплощенного в виде нового или усовершенствованного продукта (услуги), реализуемого на рынке, а также нового или усовершенствованного технологического процесса, используемого в практической деятельности [10, с. 73]. В соответствии с международными методологическими рекомендациями и стандартами (Руководство Осло, 2005 г.) за рубежом в общественной жизни широко используются четыре главных типа

инновации - продуктовые, процессные, маркетинговые и организационные, которые и определяют их экономическую сущность [4].

Как показывает мировой опыт, эффективная инновационная деятельность возможна при наличии как минимум следующих условий:

государственная поддержка на стадиях проведения научных исследований и опытно-конструкторских разработок (НИОКР), формирования объектов интеллектуальной собственности и создания опытных образцов; создание соответствующих условий и развитой инфраструктуры для практической реализации инноваций на стадии внедрения НИОКР; - расширение источников финансирования инновационной деятельности за счет привлечения частных инвесторов на стадии коммерциализации результатов НИОКР [3]. Однако интересы частных инвесторов и государства при осуществлении ими инновационной деятельности далеко не всегда совпадают. В большинстве случаев основными целями частных предпринимателей являются промышленное освоение результатов НИОКР с выводом на рынок новой или усовершенствованной продукции (услуг) и увеличение капитализации инновационных предприятий, созданных ими под реализацию конкретных инновационных проектов. После достижения пика капитализации частный инвестор стремится продать свой пакет акций инновационного предприятия и переориентируется на выполнение нового инновационного проекта. Целями государства при реализации инновационных проектов являются вывод на рынок новой продукции и ее последующее производство, что способствует переходу производства на качественно более высокий уровень и повышению конкурентоспособности отечественной продукции

21 1815129630-

на внутреннем и международном рынках.

Для решения задачи масштабной технологической модернизации отечественной экономики требуется радикальное повышение эффективности расходования выделяемых из бюджета средств на поддержку науки и концентрация научного потенциала на приоритетных направлениях научно-технического развития, а также формирование инструментов и механизмов взаимодействия всех участников инновационной деятельности [11-13]. Между тем удельный вес организаций промышленного производства (без субъектов малого предпринимательства), осуществлявших технологические инновации в России, на протяжении последних семи лет практически не растет, а в 2011 г. даже сократился на 1 % по сравнению с 2000 г. (рис. 1).

В то же время за указанный период затраты на технологические инновации в промышленном производстве постоянно росли и в стоимостном (табл. 1), и в процентном отношении (рис. 2).

Положительную динамику имеет и рост государственных расходов на научные исследования (табл. 2). Однако одной из проявившихся в последнее время проблем модернизации страны стал дефицит готовых к коммерциализации инновационных проектов, способных впоследствии обеспечить технологический прорыв в одном из перспективных направлений технологического развития. Указанные обстоятельства предопределяют необходимость разработки методов формализации и экономико-математических моделей для анализа и управления инновационной деятельностью с использованием современных инструментальных средств ее диагностики и поддержки. Это позволит повысить оперативность и качество решений по управлению инновационной деятельностью для более эффективного расходования бюджетных средств, а

2000

2001

2002 2003

2004

2005

2006

2007

2008 2009

2010

2011

Рис. 1. Удельный вес организаций промышленного производства (без субъектов малого предпринимательства), осуществлявших технологические инновации в 2000-2011 гг, % [1]

Таблица 1

Затраты на технологические инновации в промышленном производстве

в 2000-2011 гг., млрд руб.

Показатель 2000 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Затраты в фактически действующих ценах 49,4 125,7 188,5 207,5 276,3 358,9 349,8 469,4

Затраты в постоянных ценах 2000 г. 49,4 57,1 74,4 72,0 81,2 103,4 90,3 104,7

140 л 120 -100 -80 -60 -40 -20 -0

130,2

127,4

85,8

112,8

96,7

87,3

Рис. 2. Затра-115,9 ты на техно- логические

инновации в промышленном производстве в 2001-2011 гг. (к предыдущему году в постоянных ценах 2000 г.), % [1]

2001

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

Таблица 2

Расходы федерального бюджета на НИОКР в России в 2000-2010 гг. [9]

Показатель 2000 2005 2007 2008 2009 2010

Расходы, млн руб., всего 17 396,4 76 909,3 132 703,4 162 115,9 219 057,6 237 656,6

В том числе:

- на фундаментальные исследования 8 219,3 32 025,1 54 769,4 69 735,8 83 198,1 82 173,8

- на прикладные научные исследования 9 177,1 44 884,2 77 934,0 92 380,1 135 859,5 155 482,8

К расходам федерального бюджета, % 1,69 2,19 2,22 2,14 2,27 2,35

К валовому внутреннему продукту, % 0,24 0,36 0,40 0,39 0,56 0,53

также развития инновационного потенциала научных исследований и его воплощения в конкретные результаты научно-технической деятельности.

В мировой экономике накоплен значительный опыт в сфере управления научными исследованиями и реализации их результатов в процессе инновационной деятельности. В странах Европейского Союза приоритетными задачами являются развитие в регионах наукоемких производств и инновационное расширение сферы услуг. В связи с важностью этих задач в ЕС разработана специальная программа RITTS (Regional Innovation and Technology Transfer Strategies and Infrastructures Project) - программа развития региональных стратегий и инфраструктур трансфера технологий и инновационной деятельности, охватывающая 21 регион. Содержание работ состоит в оценке существующих условий для развития инновационных процессов в субсидируемом регионе, разработке предложений по формированию и оптимизации региональной стратегии, политики, инфраструктуры, которая будет способствовать их реализации, в целях поддержки инноваций и трансфера технологий. Проекты финансируются из бюджета ин-

новационной программы и относятся к конкретному региону, учитывают только его нужды [2, с. 63].

Общей тенденцией инновационной политики многих зарубежных стран является формирование кластерных структур, под которыми понимают «сконцентрированные по географическому признаку группы взаимосвязанных компаний, специализированных производителей готовой продукции и поставщиков услуг, фирм, занятых в смежных отраслях, а также связанных с их деятельностью организаций, конкурирующих между собой, но вместе с тем и ведущих совместную работу, основной целью которой является получение дополнительной прибыли» [14]. Функционирование таких структур не только ускоряет процессы экономического роста в отдельно взятых отраслях, но и ведет к повышению инновационной активности и конкурентоспособности региона. Под воздействием совокупного влияния эффектов масштаба и синергии все участники инновационного кластера получают дополнительные преимущества. Кроме того, межотраслевое взаимодействие предприятий внутри кластеров способствует росту занятости, ус-

корению распространения передовых технологий и притоку инвестиций в национальную экономику.

Зарубежные исследователи широко используют экономико-математические методы и модели для анализа инновационной деятельности и разработки стратегий привлечения инвестиционных ресурсов для проведения научных исследований и опытно-конструкторских разработок, вывода инновационных продуктов и технологий на рынок, их патентования и лицензирования. Для решения указанных и ряда других задач применяются динамические некооперативные игровые модели в классе ситуаций равновесий Нэша и Штакельберга (Р. Винтер, Н. Галлини, М. Катц, Д. Сен, Я. Тауман, и др.) [8, с. 147]. В меньшей степени применяются кооперативные игровые модели (Н. Ватанаби). Однако используемые в исследованиях данных ученых модели не позволяют разработать даже относительно оптимальных решений, поскольку большинство из них оказались очень чувствительными к исходным положениям выбираемых стратегий и принятым в них ограничениям.

Кроме того, недостаточно формализованы процессы взаимодействия участников инновационной деятельности, в результате этого для ее моделирования редко используется современный математический инструментарий. Так, анализ достаточно представительного объема публикаций показал следующее:

- менее 1 % работ, в которых использовались математические методы и модели согласования интересов (теория игр, теория оптимизации, теория активных систем и др.), затрагивали вопросы моделирования инновационной деятельности;

- математические и инструментальные методы анализа использовались в менее 0,5 % всех исследований, связанных с инновационной деятельностью;

- число публикаций, в которых представлены математические модели для управления инновационной деятельностью, ничтожно мало в общей массе исследований по проблемам развития экономики знаний и менеджмента инноваций [5].

Это позволяет утверждать, что, несмотря на многообразие предлагаемых методов и моделей, используемых в сфере научных исследований инновационной деятельности, вопросы ее экономико-математического моделирования и анализа много-

уровневых взаимоотношений ее участников, нельзя считать достаточно хорошо разработанными.

Таким образом, продолжает оставаться актуальной необходимость решения важной для отечественной экономики задачи по развитию методологии и разработке экономико-математических моделей, различных методик и инструментальных средств комплексного анализа и поддержки принятия решений по управлению инновационной деятельностью.

Необходимым этапом разработки новых и применения уже существующих математических методов и инструментальных средств для моделирования инновационной деятельности становится проведение функционального анализа ее предметной области. Для этого предстоит формализовать процессы и результаты междисциплинарных теоретических и экспериментальных научных исследований, а также взаимодействие участников инновационной деятельности в ходе их реализации. Для описания отношений между участниками инновационной деятельности целесообразно использовать комплексную интеграцию принципов, подходов и методов: теории игр, теории имитационного моделирования, теории экономического анализа инноваций, современной технологии управления, социально-психологических методик анализа и ряда других разработок, применяемых для формализации инновационной деятельности.

Использование математического аппарата для решения этих задач возможно при условии перевода неструктурированного или слабо структурированного процесса научных исследований, которым по своей сути является инновационная деятельность, на такой уровень структурирования, который позволит разрабатывать соответствующие экономико-математические модели, в том числе и модели оптимизации. В любом случае моделирование управления инновационной деятельностью предполагает такую организацию труда исследователей и инвестиционных ресурсов, которые будут направлены на получение конкретных результатов и сокращение затрат при установленных значениях организационно-экономических ограничений [7, с. 429].

Выступая в качестве объекта управления, инновационная деятельность характеризуется представительной совокупностью латентных переменных, которые не только не могут быть непосредственно измерены или зафиксированы, но и не поддаются управляющим воздействиям. Основными причина-

ми этого являются обособленность науки от производства, наличие существенного периода времени между получением и практическим использованием результатов научной деятельности, отсутствие унифицированного подхода к формализации научной продукции по видам, формам ее реализации и фактического учета. В силу действия этих причин для оценки результативности научной деятельности используется система косвенных показателей, учитывающих технический, экономический и социальный эффекты от практического использования результатов научной деятельности [6].

Технический эффект характеризуется показателями, отражающими технический уровень НИОКР (в сравнении с мировым), новизну НИОКР (например в части использования изобретений), масштабность НИОКР (широта и длительность применения).

Экономический эффект характеризуется показателями, отражающими стоимостную оценку экономии затрат общественного труда, норму прибыли, объем заказов, объем валютных поступлений, реальную потребительскую стоимость результатов научной деятельности.

Разнообразие и разнохарактерность проявлений социального эффекта научной деятельности делают проблему его оценки не решенной до настоящего времени. Если определить влияние социального эффекта от использования результатов научной деятельности на отдельного человека и на все общество в целом, то его косвенная оценка может выражаться в виде улучшения экономических параметров или снижения затрат.

Представляется очевидным, что для моделирования процесса управления инновационной деятельностью необходимо перейти от латентных (скрытых, внешне не проявляющихся) переменных к их эквивалентам (агрегированным переменным), которые достаточно легко наблюдать и измерять. Условие управляемости инновационной деятельностью по наблюдаемым переменным можно представить в следующем виде:

max fp(xj,...,xk) ^ max

X eXt ;i=1,...,k Vj eVj; j=l,...,n

fap [vj(xj xk X..^ vn(xj xk )L

qp (xj,..., xk) > о»

» qap[Vj(xj,...,xkX.., Vn(xj,...,xk)] > 0,

где x.eX., i = l,..., k - латентные переменные, характеризующие способности и поведение субъекта инноваций;

V. (хх,..., хк) е V у = 1,..., п - наблюдаемые (агрегированные) переменные; /p(Xl,..., х) рРЩх^.., xk),..., Vn(xl,..., хк)] - функции, определяющие целевой результат инновационной деятельности в латентных и наблюдаемых переменных соответственно; q'p(Xl,., Хк), д^Дх^..., Хк),., ^(х^..., Хк)] -имеющиеся ограничения на значения, принимаемые латентными и наблюдаемыми переменными соответственно.

Для моделирования инновационной деятельности и взаимодействия ее участников в условиях рынка будем основываться на следующих предположениях: управление инновационной деятельностью на

уровне предприятия осуществляется путем формирования набора заказов на проведение НИОКР и выделения соответствующих ресурсов для их освоения;

- результатом проведения НИОКР становится разработка инновационного продукта или технологии, которые предприятие выводит на рынок;

- для поддержки инновационной деятельности предприятие формирует фонд инновационного развития, который пополняется за счет прибыли, полученной от инновационной деятельности в прошлые периоды;

- ресурсы фонда идут на приобретение оборудования, необходимого для проведения НИОКР, мониторинг рынка и конкурентную разведку и другие цели;

- действия конкурентов направлены либо на копирование разработанных предприятием инновационных продуктов и технологий, либо на выведение на рынок собственных инноваций;

- государство регулирует развитие инновационной деятельности через институты и механизмы защиты интеллектуальной собственности, антимонопольного законодательства и рыночного ценообразования, а также оказание поддержки инновационно ориентированным предприятиям посредством предоставления кредитов и налоговых льгот, выделения целевых субсидий и грантов.

В зависимости от затрат на инновационную деятельность, реакции рынка, действий конкурентов и политики, проводимой государством в части поддержки инновационной деятельности, определяется ее экономический результат - полученная предприятием прибыль Р

Прежде чем сформировать экономико-математическую модель управления инновационной деятельностью с учетом интересов всех участников этого процесса, выполним формализацию его основных составляющих следующим образом:

- Zt = ZÍ(ZP р Ж—1, - объем накопленных знаний в момент времени . с учетом предыдущих периодов; предполагается, что эти знания могут не только накапливаться, но и устаревать;

- 1Р( = 1Р(ШР(1, Я) - инновации, находящиеся в стадии разработки (проектирования) в момент времени

- Я - параметр, учитывающий неопределенность процессов инновационной деятельности предприятия в части разработки (проектирования) новых продуктов и технологий;

- Ш{ = Ш{(Я1К{1,1Рц) - инновации, находящиеся в стадии вывода на рынок;

- ц - возмущения, отражающие неопределенно сть реакции рынка на технологические инновации;

- ШР( =RIPt(PDt, /Рь1) - ресурсы, выделяемые предприятием на разработку (проектирование) инноваций;

- = RIRt(PDt, 1Р,, - ресурсы, выделяемые предприятием на вывод инноваций на рынок;

- Dt = Dt(IRt, М, С, с) - доход предприятия от инновационной деятельности;

- М, С{ - операторы, характеризующие соответственно реакцию рынка и действия конкурентов на инновации;

- с - параметр, учитывающий неопределенность ориентации рынка в конкретный момент времени;

- Р( = Pt(D S) - полученная предприятием прибыль от инновационной деятельности;

- Gt - набор параметров, характеризующих политику государства в отношении стимулирования развития инновационной деятельности;

- PDt = PDt(Pt, PD-1, и) - фонд развития инновационной деятельности предприятия, основным источником образования которого является накопленная прибыль за прошедшие периоды, объем которой определяется с учетом ставки дисконтирования и> 0 .

На основании сделанных предположений и проведенной формализации основных составляющих инновационной деятельности сформируем ее экономико-математическую модель, которую представим в следующем виде: ШР{ = (1 +а2) 1Рь1, DPt > 0}, 0 < ШР. < DP

ШР( = {0, DP 1 < 0}, 0 < ШР( < DPt;

Р^Р 2) = (1 - Я) (^-1 + b2Zt-l), (1)

где Я - случайная величина, принимающая значения в пределах [0, 1] с равной вероятностью; RIRt = {dlDP t (1+0^+0^^), DP t > 0}, 0 < RIRt < DPt- Ш{;

RIRt = {0, DP t < 0}, 0 < RIRt < DPt- ШРр

2) = (1 - ц) 1 + д/Р^)], (2)

где ц - случайная величина, принимающая значения в пределах [0, 1] с равной вероятностью;

IRt-l, 2-1) = Dt = (1- с) {тЖ, тЖ( < М( (1-е)};

Dí = (1- с) М (1- е), тЖ( >М( (1- е)}, (3) где с - случайная величина, принимающая значения в пределах [0, 1] с равной вероятностью; Р( = (1 - д) (D t - ШР( - RJR), PDt =

^(Pt + PDt_l) / (1 + и). (4)

Таким образом, разработана обобщенная экономико-математическая модель инновационной деятельности (1-4).

Интенсивность инновационной деятельности предприятия определяют параметры модели а1, а2, 01, 02, 03 > 0. Малые значения этих параметров соответствуют незначительной инновационной активности предприятия, а увеличение значений этих параметров свидетельствует об активном развитии инновационной деятельности предприятия. Неотрицательные значения параметров Ь1, Ь2, д1, д2, w1,

характеризуют эффективность инновационной деятельности, а также эффекты, вызванные процессами накопления знаний и их устаревания. Ожидаемую реакцию рынка на инновации характеризует параметр т > 0. Устанавливаемое государством значение ставки налога на прибыль эквивалентно значениям параметра д > 0. Конкурентная среда характеризуется параметром е, который может варьироваться в пределах от 0 до 1. При с = 0 считается, что конкуренция отсутствует, а при с = 1 уровень конкуренции считается максимальным. Параметр М. = рМ—1 характеризует уровень текущего потенциала рынка для вывода и реализации инноваций. Параметр р определяет тенденции развития рыночной ситуации под воздействием инновационных продуктов и технологий. При р > 0 рынок имеет тенденцию к повышению, а при р < 0, наоборот, к понижению.

Определенный интерес представляет исследование инновационной деятельности в ситуациях технологической и маркетинговой неопределенности. В случае полной определенности Я = ц = с = 0 эффекты развития инновационной деятельности за

счет приращения знаний практически незаметны. Рост параметров накопления знаний Ь2, g2, w3 способствует раннему достижению эффекта насыщения рынка при неизменном уровне его насыщения. Однако в случае наличия технологической или рыночной определенности ситуация принципиально изменится. Так, при определенном пороговом значении параметров накопления знаний будет наблюдаться тенденция снижения накопленной прибыли, а при высокой ресурсоотдаче g1 или восприимчивости рынка к инновациям т будет наблюдаться неустойчивое развитие с явно выраженными кризисными эффектами, имеющими регулярный характер.

При превышении определенных критических значений параметров накопления знания такие эффекты заметно снижаются даже при активной инновационной деятельности большинства участников (чем больше накопленных знаний и больше учитывается прошлый опыт, тем надежнее разработки и устойчивее экономический подъем). На этом основании можно сделать вывод о том, что комбинация параметров накопления знаний в динамической модели определяет тенденции рыночного роста или спада, а эффективный механизм накопления знаний обеспечивает возможность предотвращения или смягчения кризисных явлений в экономике на микро- и макроуровнях.

В результате проведенных исследований обосновано, что инновационная деятельность может одновременно выступать в качестве экономического ресурса и объекта управления. Предложен новый математический инструментарий для исследования и моделирования взаимодействия организаций, осуществляющих инновационную деятельность в условиях рыночной конкуренции. Это позволило формализовать основные составляющие и разработать обобщенную экономико-математическую модель инновационной деятельности с учетом параметров воздействия внутренней и внешней среды предприятия, особенностей накопления и устаревания знаний, вариантов использования новых технологий, стимулирования на государственном уровне повышения активности инновационной деятельности и субсидирования затрат на НИОКР, защиты интеллектуальной собственности, параметров налоговых отчислений.

Список литературы

1. Инвестиции в России. 2011: стат. сб. М.: Росстат, 2011.

2. Инновационное развитие регионов - зарубежный опыт (организационные и экономические

механизмы) / под ред. А. П. Лунева, И. Ю. Петровой. Астрахань: Астраханский университет, 2009.

3. Инновационное развитие: экономика, интеллектуальные ресурсы, управление знаниями / под ред. Б. З. Мильнера. М.: ИНФРА-М, 2009.

4. Карлинская Е. В. Стандарты и методологии управления инновационными проектами: региональный аспект. URL: http://www. rpmcon-sult. ru.

5. Ларин С. Н., Жилякова Е. В. Организационные структуры и интеграционные формы науки и бизнеса как фактор стимулирования инновационной деятельности на региональном уровне // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2012. № 19.

6. Ларин С. Н., Жилякова Е. В. Пути совершенствования механизмов независимой экспертизы и финансовой поддержки инициативных научных исследований // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2011. № 35.

7. Орлов А. И. Прикладная статистика. М.: Экзамен, 2006.

8. Оценка эффективности научной, научно-технической и инновационной деятельности / под ред. Шайбаковой Л. Ф., Рожковой М. А. Екатеринбург: УрГЭУ, 2007.

9. Россия в цифрах. 2012: краткий статистический сборник. M.: Росстат, 2012.

10. ФоминЕ. П., НазаровМ. А., Федосеева С. В. Развитие взаимодействия объектов инновационно-инвестиционной инфраструктуры: монография. Самара: СамГЭУ, 2009.

11. Хрусталев Е. Ю., Ларин С. Н. Новые тенденции в организации партнерских отношений государства и бизнеса в инновационной сфере // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2011. № 34.

12. Хрусталев Е. Ю., Славянов А. С. Методология формирования инвестиционной стратегии инновационно ориентированного экономического роста // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2010. № 15.

13. Цыганов С. А., Рудцкая Е. Р., Хрусталев Е. Ю. Совершенствование конкурсных механизмов поддержки и финансирования научной, научно-технической и инновационной деятельности // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2012. № 11.

14. Clarysse B., Degroof J., Heirman A. Analysis of the Typical Growth Path of Technology-Based Companies in Life Sciences and Information Technology, and the role of different sources of innovation financing. Brüssels: European Commission, September 2010.